Quantitative comparison between the effective energy utilization efficiency of triboelectric nanogenerator and electromagnetic generator post power management

纳米发生器 摩擦电效应 整改 材料科学 交流电 电气工程 电压 功率(物理) 能量收集 最大功率原理 能量转换效率 发电机(电路理论) 机械能 光电子学 工程类 物理 量子力学 复合材料
作者
Chaosheng Hu,Ya Yang,Zhong Lin Wang
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier BV]
卷期号:103: 107760-107760 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2022.107760
摘要

Triboelectric nanogenerator (TENG) is an energy technology that produces an output of high voltage but low current, and its output power is proportional to operation frequency (f). While the electromagnetic generator (EMG) gives an output of high current but low voltage, and its output power is proportional f2. Since both TENG and EMG gives an alternating current (AC), which has to be rectified into direct current (DC) for practical use. With considering the different degree of voltage and power losses at the rectification circuit owing to the threshold operation voltage of a diode, this is the first quantitative comparison between the effective energy utilization efficiency of TENG and EMG. The results demonstrate that the frequency range in which the maximum peak power of TENG outperforms EMG is expanded after rectification due to the more severe power loss of EMG than that of TENG. Besides, the average power loss rate of TENG is consistently lower than that of EMG, and it is especially obvious at low frequencies. Moreover, the energy utilization efficiency of TENG is always superior to that of EMG after rectification, with a maximum of 98.84 % for TENG while only 66.36 % for EMG. This study reveals that the loss caused by the rectification circuit of TENG is much lower than that of EMG, which lays a solid foundation for the applications of DC-TENG.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
柱zzz完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
sjmrcsj发布了新的文献求助10
3秒前
字斟句酌完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
lok发布了新的文献求助10
6秒前
溜溜蛋发布了新的文献求助10
9秒前
科研人发布了新的文献求助10
11秒前
典雅的醉柳完成签到,获得积分10
11秒前
田様应助高晨采纳,获得10
12秒前
研友_ZeqAxZ完成签到,获得积分0
14秒前
15秒前
慌慌完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
16秒前
娇1994完成签到,获得积分10
16秒前
骆凤灵发布了新的文献求助10
16秒前
科目三应助刘振扬采纳,获得10
18秒前
18秒前
BAI_1完成签到,获得积分10
18秒前
苹果元槐发布了新的文献求助10
20秒前
何y发布了新的文献求助10
21秒前
yaowei完成签到,获得积分10
22秒前
科研通AI2S应助松林采纳,获得10
22秒前
盘菜应助松林采纳,获得10
23秒前
想发JHM发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
Sakura发布了新的文献求助10
25秒前
ShengjuChen完成签到 ,获得积分10
25秒前
科研通AI2S应助松林采纳,获得10
25秒前
26秒前
26秒前
XiZhou完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
mayun95发布了新的文献求助10
27秒前
Lucas应助Cici采纳,获得10
27秒前
Derrrick发布了新的文献求助10
29秒前
刘振扬发布了新的文献求助10
29秒前
不做第一只做唯一完成签到,获得积分0
29秒前
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355929
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170753
关于积分的说明 17202051
捐赠科研通 5411996
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864440
邀请新用户注册赠送积分活动 1841940
关于科研通互助平台的介绍 1690226